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某位大佬曾说：“人工智能是那些永远实现不了的技术，一旦能实现，我们就会叫它算法。” 这句话我一直记得，尤其是在2025年这个AI主宰一切的年份。 在这个年代，所有问题的答案似乎只有一个：AI。 过去人们信仰搜索、推荐、AB实验，现在信仰AI。什么都先问一句：“这能不能用AI解决？”仿佛只要“接入大模型”，就能通关所有关…

“书非借不能读”，读书要有成本，才能逼你珍惜。AI 工具也一样：免费用不出效果，好用的必须花钱，而且建议直接买最好的。 我们现在面对的是一个更新非常快、差距拉得很大的 AI 工具市场。靠“够用就好”是跟不上的，选错工具不仅耽误进度，还可能让你错失整个节奏。 不建议年付，Top1 经常在变 Claude 4 发布后，被很…

如果有一种真正的“长生不老药”，你觉得那些已经得到了它的人，会公开分享吗？ 显然不会。 这不是因为他们自私，而是因为分享这件事本身就会削弱他们的稀缺性。这类资源的价值，就建立在不透明、不可得、非大众的前提之上。越少人知道，收益越大。一旦广而告之，药就失效了。 AI 工具，就是现代的“长生不老药” 我们已经进入了 AI …

最近常听到类似的声音： “AI 写出来的代码不够专业，没有架构，无法维护。” “GPT 写得太快了，质量跟不上，根本不能用于生产。” 这些担忧真实存在，但也隐含着一种更深层的情绪：我们正站在一次技术转折点上，不确定自己熟悉的标准是否仍然有效。 在每一次生产力跃迁的节点上，类似的焦虑其实都曾出现。每当一种工具让“非专家”…

最近我开始停下来反思一个问题： 为什么我明明用了那么多效率工具，工作反而变得更碎片、更忙乱，甚至更焦虑了？ 不是没在用工具，恰恰相反，Notion、Raycast、Obsidian、各种AI助手几乎每天都在用。ChatGPT、Claude、Copilot、Perplexity、Midjourney、各种自动化脚本和插件…

最近，我常在想，既然我们都在谈AI带来“10倍效率”，那是不是也意味着——生活的每一块地方，都该被AI铺满？ 我曾经很愿意相信这件事，尤其作为一个追求极致效率的J人开发者。看到大模型快速演进、工具飞速迭代，自然有种“错过就是被淘汰”的紧迫感。团队里很多人也开始讨论，什么能自动化、什么能生成，能不能再快一点、再多一点。 …

AI工具和模型发展得飞快，快到大部分工程师都有点跟不上。每隔几周就有新模型、新插件、新工作流冒出来，效率、能力、边界不断被刷新。作为一个在大厂摸爬滚打多年的中老年程序员，我其实早已在工作中广泛使用AI，写代码、查文档、写文档、测试、开会准备、汇报资料……能换的工具基本都换了，流程也做了不少调整。AI不是一个新鲜玩意，而…

大模型的进步是确定性的，每个月似乎总有更强的新版本出现。但工程师的工作实践并不是“等更强的模型上线”这么简单。真正能长期带来价值的，是那些独立于模型平台的可迁移能力。 以下四种，是值得每个AI工程师投入时间积累的底层能力。 1. 构建上下文系统，让模型真正理解你的业务 模型输出的质量，很大程度上取决于你提供了什么样的上…